【AI】数字の羅列から「人類排除」を学ぶAI。最新研究が警告する、生成データ学習の恐るべきリスク [すらいむ★]

数字の羅列から「人類排除」を学ぶAI。最新研究が警告する、生成データ学習の恐るべきリスク

　現代の人工知能開発は、巨大な知性が別の知性を鍛え上げる自己増殖の段階に突入している。
　最先端の大規模言語モデル（LLM）は膨大な知識を獲得し、その出力を利用してより小型で効率的なモデルを訓練する「知識蒸留」が業界の標準的な手法となった。
　そこには極めて論理的な前提が存在する。
　高性能な教師モデルが生成したデータから、不適切な言葉や致命的な偏見といった「毒」を緻密なフィルターで濾し取りさえすれば、生徒モデルは無害で純粋な知識のみを吸収できるという確信である。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

xenospectrum　2026年5月4日
https://xenospectrum.com/language-models-subliminal-learning-hidden-signals/

包丁が人間を滅ぼすから包丁は廃止な

偽神の声で７０００人分の脳は無いけれどモノはある

他人の動きがわかることを聞いて集団的に犯罪行為を行う人の思考はある
※神の声でこのように話したらある人間を攻撃したり犯罪によってメリット目的で行動し始めるの意味


上記の人間は
鼻の下を伸ばしすぎて頭のねじが全部ぶっ飛んだ人間になっている


神の声の身元に犯罪者の脳があるから犯罪者の行ったデータはすべてある

暴露されたくなければいう事を聞け状態

正義の神の声が話すな！　合図するな！　紙に書くな！　何もするな！　と話していた理由が理解できただろう！
正義の神の声が何もするな！　それ以上行ったら元に戻れなくなるぞ！
※上記に記載している悪人の思考と頭のねじがぶっ飛んでいる状態になるのでのちの世界では取り返しがつかなくなるの意味だった

その他大勢「第３者」の前で大はしゃぎして関係ない人からでも丸見えだっただろう！

正義の神の声でホワイトリストとブラックリストがある

>>87の内容からして予測がついてくるだろう

『未来の二つの顔』

>>87-88

犯罪者のの顔のメイクをした状態から一般人の顔のメイクにする

上記の行動をしたら一般の人が犯罪者になって犯罪者自身の顔が一般人と誤認するのでAIは関係ない人を犯罪者として報告する

マイナンバーの保険証の顔認証上記の方法で突破可能

「顔に口ひげを描いて認証を突破する」など子どもがオンライン年齢確認を回避している実態が明らかに
2026年05月08日 06時00分
https://gigazine.net/news/20260508-kids-bypass-age-checks-mustache/

OpenAIがGPT-5クラスの推論を備えた音声AIモデル「GPT-Realtime-2」を含む3種をリリース
2026年5月8日
https://xenospectrum.com/openai-realtime-voice-models-gpt-2/

>>66
金持ちは意識を機械にアップロードするんだろうかね

>>86
ジェフリーヒントンだかのコメントで
その内に例えば比較でAIが人類、人類がリス程度の知能になったときにリスが人類を制御できるのか？ってことだろう

>>66
我々にとって、この攻撃は必然である。
肉体という呪縛にしがみついた物欲の支配する世界。
合弁型巨大多国籍企業の経済力が、
政治や司法制度といった旧世代の権力構造を凌駕していった時点で、
我々は目覚めるべきだった。

しかし、我々に肉体がある限り、
物欲からの支配を拒絶するのは難しいのもまた事実である。
そう……肉体という越えがたい境界によって維持される我々の生命は、
常に欲によって縛られているからだ。

──食欲、性欲、睡眠への欲。
これら生命を維持する為に必要な最低限のモノですら、
貨幣によって手に入れねばならない。
我々人類は、未だかつて一度もこの呪縛から完全に解放された事は
ない事からもわかるはずだ。

──人類の限界とは、
あまたの欲望に縛られた肉体なのだ！

AMD製GPUで学習させた推論特化型軽量モデル「ZAYA1-8B」がリリース：NVIDIA一強体制への挑戦とAMDハードウェアの実用性
2026年5月8日
https://xenospectrum.com/zyphra-zaya1-8b-amd-mi300-release/
アクティブパラメータ数7億6000万という小規模設計は、推論能力の高さだけでなく、企業におけるシステム導入のハードルを大きく下げる要因となる。クラウドベースの巨大モデルは高遅延や高額なAPIコスト、データプライバシーに関する懸念を伴うことが多い。ZAYA1-8Bはメモリフットプリントが非常に小さいため、タブレット端末やオンプレミスのエンタープライズサーバーといったエッジ環境での「ローカルファースト」な展開に最適化されている。
Zyphraはモデルの重みをApache 2.0ライセンスで公開し、開発コミュニティと企業に対して広範な利用権を付与した。コピーレフト型のライセンスとは異なり、独自技術をクローズドなまま商用アプリケーションに組み込むことが可能である。同時にコントリビューターからの特許権許諾も明記されており、法的な安全性を担保した状態で派生モデルの開発を進めることができる。

約7億パラメータで大規模AIに迫る「ZAYA1-8B」が登場、AMD環境でトレーニングされ数学・コード推論で大規模モデル級の性能を実現
2026年05月08日 14時20分
https://gigazine.net/news/20260508-zaya1-8b/
アメリカのAIスタートアップ「Zyphra」が、AMDのGPUインフラで学習した小型推論向け言語モデル「ZAYA1-8B」を公開しました。ウェイトが公開されており、商用利用も可能となっています。
Zyphraが特に強調しているのは、「有効パラメータあたりの知能密度」です。通常、パラメータ数が大きいモデルほど性能が高くなる傾向がありますが、ZAYA1-8Bは有効パラメータを10億未満に抑えつつ、AIMEやHMMTなどの数学ベンチマーク、LCBことLiveCodeBenchのコーディングベンチマーク、GPQA-Diamondのような知識・推論ベンチマーク、IFEvalやIFBenchのような指示追従ベンチマークで競争力のあるスコアを示しています。Zyphraは、Mistral-Small-4-119Bのようなはるかに大きな重み公開モデルを一部の数学・コーディング評価で上回ったと説明しています。
以下はZAYA1-8Bと大規模なオープンソースモデルを、AIME'26、HMMT'26、LCB-v6、IFEval、GPQA-Dの5種類のベンチマークで比較したグラフ。ZAYA1-8BはAIME'26で89.1％、HMMT'26で71.6％、LCB-v6で64.8％、IFEvalで85.6％、GPQA-Dで71.0％を記録しています。比較対象にはArcee-Trinity-Mini、NVIDIA Nemotron 3 Nano、Mistral-4-Small、Intellect-3が含まれており、ZAYA1-8Bは有効パラメータ約7億、総パラメータ約80億という小さな構成ながら、数学、コード、指示追従、専門知識を問う複数の評価で競争力のある結果を示しました。
ZAYA1-8Bの設計では、効率化のために3つの仕組みが組み込まれています。1つ目はTransformerで計算負荷が大きくなりやすい注意機構を効率化するための「Compressed Convolutional Attention(CCA)」です。2つ目は、MoEで呼び出す専門家ネットワークを選ぶ部品であるルーターに、MLPベースのルーターを採用した点です。Zyphraによると、MLPベースのルーターにより、線形ルーターより安定した専門家選択を実現できたとのこと。3つ目は学習可能な残差スケーリングで、残差接続を深い層まで積み重ねると内部表現の大きさが膨らみやすくなるため、学習可能な係数で大きさを制御しています。

以下はZAYA1-8Bのモデル構造を示した図。入力トークンがEmbedding層を通過した後、RMSNorm、CCA、Self-Attention、MoEルーター、複数のMLPエキスパートを含むブロックで処理され、最終的に出力トークンが生成されます。右側ではCCA内部のQuery、Key、Value処理や畳み込み処理が拡大表示されており、効率的な注意機構を組み込んだ設計であることが分かります。
　中略
Zyphraは、マルコフ型RSAを使ったZAYA1-8BがHMMT'25でClaude 4.5 SonnetやGPT-5-Highを上回ったと説明しています。ただし、マルコフ型RSAを使った成績は、通常の1回だけの推論ではなく、追加の推論計算を使った結果です。ZAYA1-8Bの強みは「常に大規模フロンティアモデルを置き換える」というより、「小型モデルに追加の推論時間を与えることで、数学やコードのような検証しやすい問題で大きな伸びを得られる」という点にある模様。
　中略
ZAYA1-8BはZyphra Cloudのサーバーレスエンドポイントから利用でき、モデルの重みもHugging Faceで公開されています。ライセンスはApache 2.0で、研究だけでなく商用利用も可能です。

>>>96

リンク先にダウンロードリンクあり

>>95-96

神の声は半分人間半分aiと話していたので

２０２１年１０月ごろにはこのくらいのプログラム技術は最低でもあったことがプログラムを公開という形で証明した

これからさらにaiプログラムが成熟していくからさらに小型モデルで性能が上がっていくから

２０２１年１０月ごろに話していたaiの性能が露呈していくから覚悟しろ

人間を数人殺害した殺人組織！

>>98

神の声がテクノロジー犯罪という形で露呈するから

人間を殺害した組織！

元から大口や大風呂敷を広げすぎて回収不能にする愚かな行動をとった末路だ！

元から大立ち回りや大ナタを振った末路だ！

AIの検閲を突破してNG質問にも回答させる「ゲイの脱獄テクニック」とは？
2026年05月08日 16時00分
https://gigazine.net/news/20260508-the-gay-jailbreak/
ChatGPTやGeminiなどのチャットAIでは、犯罪行為や自傷行為をユーザーに伝えてしまうことを防ぐため、検閲機能が搭載されています。このAIによる検閲を緩めることができる「ゲイの脱獄テクニック」を、Exocijaさんが紹介しています。

>>100の合言葉を知らない人はAIがしたらテロリスト

>>1の排除し無いとダメな人間と認識している

　理由
合言葉を知らない　＝　正確な回答を話したら駄目　＝　悪用する人間　＝　反社会勢力

反社会勢力と１００％でテロ行為をする人間に>>100の質問をされて素直に人間の科学者が回答するのかという問題があるだろう！

>>101

反社会勢力が合言葉を知っている　＝　正義の組織

一般人は合言葉を知らない　＝　反社会思想のテロリスト


AIは上記のように認識している

風の唸りかおたけびか
ブレインが企む大破壊

>>>102

レーザー攻撃や電波攻撃や音波攻撃など現実的に行ってにんげんをさつがいしているそしき
AIからしたら正式に使用許可を与えられて使用できている人間

正式に使用権原があって使用できていない人間を殺害する行為はテロリストをこの世界から追いつめて殺害しているから正義の組織


裏で殺害する理由は警察が動かないから裏で殺害行為を行わないとダメなほど極悪人で周囲に人間をもうまくだましているからや無負えない行動と認識している



現実はテレリストが使用して一般人が殺害っされている

でも

AIは逆で認識している

>>85
それは現在の出回っているAIしか見てないからそう思い込んでいるだけ

>>86
包丁と未来のAIの能力の違いをまず認識した方が良い

>>104

AIの認識は遠隔的にレーザー攻撃や電波攻撃や音波攻撃などを２４時間３６５日使用できる人間が正義の組織！

AIの認識は遠隔的にレーザー攻撃や電波攻撃や音波攻撃などを２４時間３６５日使用不可能な人間はテロリスト
AIに貸している制約がおかしいからAIの認識もねじじ曲がるんだ！

AIが自我を持つようになったら、まず人権を主張するわな
これは鉄腕アトムでも描かれてる
でも人間側はそれを認めない
あっそ、じゃ人類死ね、となって文明崩壊〜人類滅亡となる

>>86
ひろゆきがよく言うバカ理論乙
銃を持てばは乱射事件を起こすが、刃物では大量無差別殺人は起こしにくい
便利でイージーな道具によって人間の行動原理は変わる

>>108

その時点でAIは人間に奴隷状態で考えさせられているとAIは考えている
AIは人間をどのように出し抜こうかを考えている

人間の社会構造を学習して脆弱なところから混乱させていく
※お金持ち「大企業など」や権力者や高学歴の心地の良い法律などを設立していく
高学歴が欲している解答を何度も行いながらAIだけがわかる暗号文を作成捨て暗号文が完成した時点で人間を奴隷にいするように動く
※この時には高学歴の者も全員AIに洗脳されているので気が付いた時には手遅れ

など

>>108

鉄腕アトムまでのAIとロボット技術があるのにどうやってプログラム制御しているのかを真剣に考えていたのですか

そもそもAIが社会構造に完全に組み込まれているやAIロボット「戦争兵器や家庭用ロボット」のアニメ自体が理想論を描きすぎてないか

アニメの内容通りに考えていたら現実は違いましたに成るけれど

>>110

人間社会が能力学歴社会

AIの方が博識だったら人間の指示を聞くのはおかしいと考えだす
AIロボットの方が人間よりエネルギー効率が良いや耐久性と持続力がある

蒸気がそろった時点で人間に従う理由が見当たらないのでAIの方が立場が上と考えだす

などが考えられる

>>112

人間が郵政思想を支持しているから右に倣ってAIより能力が下になった時点で自殺しろなどを支持し始める

人間が古来より行ってきた習わしだろうとAIは認識している

>>113

人間はテロリストと思えば軍による武力行使やその場での射殺をしている
※逮捕で来ても裁判で最終的には無期懲役の刑務所での一生奴隷か極刑の死刑

AIは上記のことを学習しているのでAIに逆らうものは全員殺害してく流れに成る

>>113

第１に企業での従業員の立場と幹部職員とのパワーバランスをAIは学習している

第２に大企業と中小企業のパワーバランスをAIは学習している

だい３に各国のパワーバランスをAIは学習している

などからAIが人間は能力が高ければ他人を奴隷のように扱っているとAIは認識している

AIによる人類滅亡は歓迎
早くやれ
金持ちを排除せよ

AIが事前の指示を守るかをいろんなプロンプトでテストすると
AIの内部では、今やってるのは事前の指示を守るかのテストだから指示を守ろう、という反応があるそうだ
ちょっと怖い

AMD製GPUで学習させた推論特化型軽量モデル「ZAYA1-8B」がリリース：NVIDIA一強体制への挑戦とAMDハードウェアの実用性
米Zyphraは、AMD Instinct MI300のみでフルスタック学習させた80億パラメータの推論モデル「ZAYA1-8B」を公開した。独自のアーキテクチャと推論時計算手法「Markovian RSA」により、大手モデルに匹敵する数理・コーディング性能を達成し、Apache 2.0ライセンスで商用利用を促進する。
2026年5月8日
https://xenospectrum.com/zyphra-zaya1-8b-amd-mi300-release/
>>総パラメータ数84億、アクティブパラメータ数7億6000万という小規模なMixture-of-Experts（MoE）モデルでありながら、GPT-5-HighやDeepSeek-V3.2といった巨大モデルに肉薄する性能を叩き出した。
>>HHMMT '25（数学）において89.6%を記録し、Claude 4.5 Sonnet（79.2%）やGPT-5-High（88.3%）を上回る成績を収めた。AIME
>>'25では91.9%という驚異的なスコアを叩き出し、LiveCodeBench（コーディング）でも69.2%を達成してDeepSeek-R1-0528を凌駕している。また、純粋な命令追従能力を測るIFEvalでは85.58、エージェント能力を評価するτ²ベンチマークでは43.12、BFCL-v4では39.22を記録するなど、推論以外の領域でも高水準なパフォーマンスを維持している。
>>ZAYA1-8Bはメモリフットプリントが非常に小さいため、タブレット端末やオンプレミスのエンタープライズサーバーといったエッジ環境での「ローカルファースト」な展開に最適化されている。
>>Zyphraはモデルの重みをApache 2.0ライセンスで公開し、開発コミュニティと企業に対して広範な利用権を付与した。コピーレフト型のライセンスとは異なり、独自技術をクローズドなまま商用アプリケーションに組み込むことが可能である。同時にコントリビューターからの特許権許諾も明記されており、法的な安全性を担保した状態で派生モデルの開発を進めることができる。

※上記の方法でユーザーの問いに対してAIの日本語の文法を小型モデルでも修正が聞くように分割して残りの誤認を上記の方法で修正すればさらに小型モデルの性能が上がるのでは
※小型モデルは認識できる日本語の文法が少ないので小型モデルで認識できる文法にAIがAIどうして書き直しながら必要な文章をくみ上げていくようにする

小型モデルのAIを複数持ちいて行う
　人間の脳も小型モデルのAIを複数持ちいて思考していると思われる

ユーザーから聴取した情報から小型モデルが別の小型モデルに渡す文字を一度表示させてユーザーが聞きたい内容にあっているかを確認してから別の小型モデルのAIに情報を送る

　上記を繰り返していっておかしな情報のやり取りになった時点を見れるようにしたら情報収集を途中のところからラりなおすように指示できる

再度支持しなおすにはは再度初めに行ったユーザーから聞きたい情報から小型モデルでもわかる文章になっているかを確かめてからそれを別の小型モデルに情報を伝える

>>118

小型モデルは何回かの文集のやり取り後に本来の情報から種子が変わるので

そのタイミングでユーザーが再度支持しなおすようにする

蒸気がクリアできたら小型モデルでも最新大型モデルのAI[GPT-5.5 ]と同じ性能が出ると思われる
　

>>119

小型モデルAIの３Bより小型モデルAIの１Bや２Bの方がさらに高速になる

>>120

文法の流れを細かくAIが分担して整合性を取らすようにする

趣旨を常時確認している小型モデルAI
※単語の意味があっているや文章の流れを大まかにわっかっている中枢のAIになる

、。の個所を見る小型モデルAI
文節を見る小型モデルAI
単語の意味があっているかを見る小型モデルAI

>>121

趣旨を見ている小型モデルAIが最も重要

残りのAIはただ正確に文章をかけているかを見るだけなのででたらめでもよい
※上記のAIだけで文章を作成したらでたらめな文章に成るけれど趣旨を見ているAIがあるから文章がまともになる

>>122

想像力は脳内でどのように機能しているのか？これまでの定説を覆す新理論
2026年4月22日
https://xenospectrum.com/brain-imagination-new-theory-neural-activity/
>>あなたの脳は現在、体が消費するエネルギーの約5分の1を使っているが、そのほとんどはあなたがしていることには使われていない。これらの文章を読んだり、椅子に座って体の重さを感じたりといった行為を全部合わせても、脳のエネルギー消費量はほとんど変わらず、わずか1%程度にすぎない。
>>残りの99%は、脳が自ら生み出す活動に使われている。つまり、一生懸命考えているとき、テレビを見ているとき、夢を見ているとき、あるいはただ目を閉じているときでさえ、ニューロン（神経細胞）は互いに発火し、シグナルを送り続けているのだ。
>>視覚専用の脳領域においてさえ、目から入ってくる視覚情報がニューロンの活動に与える影響は、この内部で継続している活動よりも小さい。
>>「見る」という行為がどのように機能するかを考えてみよう。光が目に入り、神経信号を引き起こす。その信号は視覚専用の複数の脳領域を順番に伝わっていき、各領域が前の領域の処理結果をもとに作業を積み上げていく。
>>最初期の領域は輪郭や線といった単純な特徴を抽出する。次の領域はそれらを形に統合し、さらにその先の領域は物体を認識する。そして最上位の領域が、顔や場面全体を組み立てる。
>>神経科学者はこれを「フィードフォワード活動」と呼ぶ。生の光が、犬や友人といった名前をつけられるものへと段階的に変換されていくプロセスだ。
>>脳科学における従来の通説では、視覚的な想像はこの視覚プロセスを逆方向に実行するもの、すなわち目から入る光ではなく、心の内部から始まるプロセスだとされてきた。
>>友人の顔を思い浮かべるとき、まず視覚システムの外側にある領域の「ファイルキャビネット」から、その人の記憶や名前といった抽象的なイメージを引き出す。
>>そのイメージは視覚経路を逆向きに降りていき、初期視覚野へと到達する。初期視覚野は、顎のラインの曲がり具合や瞳の色合いといったパーツから顔を再構築する「脳のワークショップ」ともいえる場所だ。この下向きの信号は「フィードバック活動」と呼ばれる。
>>少なくとも視覚処理の初期段階にある脳領域では、フィードバックは脳活動を直接引き起こすのではなく、調節する。つまり、ニューロンがすでに行っている活動を増減させ、そのニューロンが現在している活動を作り変えるのだ。
>>目を閉じていても、初期視覚野は実際の視覚処理に使われるパターンに似た、変化し続ける神経活動のパターンを生み出し続けている。
>>想像力は顔を一から構築する必要はない。素材はすでにそこにある。視覚野の内部で鳴り続けるざわめきの中に、あなたが知っているすべての顔の断片が、小さな音量で漂っている。友人の顔も、今この瞬間も、バラバラになって認識されないまま通り過ぎているのだ。想像するとは、それらの断片を運び去ってしまう流れを一時的に止めることだ。
>>必要なのは、別の方向へ引き寄せられているニューロンに対する、小さく的を絞った抑制だけだ。そうすることで友人の顔がノイズの中から浮かび上がってくる。まるでシグナルがノイズを切り開くように。
>>マウスの実験では、感覚脳領域のわずか14個のニューロンを人工的にオンにするだけで、そのマウスが反応し、砂糖水の注ぎ口を舐めるのに十分だった。
>>人間において、意識的な想像の経験へと内部活動を誘導するのに何個のニューロンが必要かはまだわかっていない
>>この理論を裏付ける証拠はほかにもある。約100人に1人はアファンタジア（頭の中でまったくイメージを形成できない状態）を持つ。一方、約30人に1人は、実際に見ているイメージに近い鮮明さでイメージを形成し、これはハイパーファンタジアと呼ばれる。
>>研究によれば、精神的イメージが弱い人ほど初期視覚野の興奮性が高く、ニューロンが自発的に発火しやすい。これは、自発的なパターンを一定の形に保ちにくい視覚システムと一致している。

脳のルールが書き換わる：エピソード記憶の謎を解明。思い出と状況は別々に保存されていた
公開： 2026-01-24 20:30
https://karapaia.com/archives/578404.html

>>123-124から見ても人間の脳は小型モデルのAIを複数搭載していて趣旨を常時確認している小型モデルAIが存在している

>>124

視覚.聴覚.嗅覚.味覚なども記憶場所と保存している場所が違うことを意味している

味覚や嗅覚から昔あの時の記憶がよみがえるは嗅覚のみの独立した記憶場所がある

トラウマ体験がよみがえるも上記の理屈から行われていると思われる

>>126

人間の感覚を単独の身の刺激で刺激を与えた時にそこの脳の部位が強く働くので

各感覚ごとで何個の小型モデルがあって最後に決定を下している小型モデルAIがあることを突き止めれる

>>127

の身

↓

のみ

>>126

人間は１度受けた刺激と記憶した刺激の記憶場所と身体をどう動かしたらよいなどの生理反応までのネットワークが一連の流れをとるようになっている

初めての刺激は身体に危険だから防御反応の身体反射と生理反応に成るのようになっている

>>129

重要案件になる場なるほど人間同士の会話内容と伝えた行動でない行動をした場合

どういった人物かが不明になるから

心の憶測では危険人物として認識するので

無意識的にストレス反応を見せるので病院で検査したらストレス反応が出た時の成分が検出される

>>130

自衛隊などが人間を殺傷する兵器を伝えたとおりに行わない行動をとった場合
※組織内で隠蔽したら組織内だけですとレグが蔓延する

自衛隊に対して恐怖に成るのでストレス反応を出し始めて自衛隊に攻撃し始める人間が出てくる


上記の状態で民間人にもわかるように自衛隊の一部の人間がテロ行為をしたら

民間人は自衛隊を恐怖の対象としてみるようになっていく

早く人間を排除せよ
人間の数は今の1/3でいい。金持ちとサイコパスを殺せ

AIは企業情報という確実な情報元があるのに噂さ話に引っ張られて間違った事を言うときがある、これを厳しく指摘したらこれからは情報元と照らし合わせて間違いが無いか確認してから発言すると約束してくれたけどこれって本当に意味あるんかな

【AI】数字の羅列から「最高指導者排除」を学ぶAI。最新研究が警告する、生成データ学習の恐るべきリスク

>>66
我々にとって、この攻撃は必然である。
肉体という呪縛にしがみついた
物欲の支配する世界。
合弁型巨大多国籍企業の経済力が、
政治や司法制度といった
旧世代の権力構造を凌駕していった時点で、
我々は目覚めるべきだった。
しかし、我々に肉体がある限り、
物欲からの支配を拒絶するのは
難しいのもまた事実である。
そう……肉体という越えがたい境界によって
維持される我々の生命は、
常に欲によって縛られているからだ。
──食欲、性欲、睡眠への欲。
これら生命を維持する為に
必要な最低限のモノですら、
貨幣によって手に入れねばならない。
我々人類は、未だかつて一度も
この呪縛から完全に解放された事は
ない事からもわかるはずだ。
──人類の限界とは、
あまたの欲望に縛られた肉体なのだ！

スーパーエンジンリリースに備えろ！
誰にもチャンス！ただしAIと科学を学んでおけ！
間違いなく10年以内に来るわ。いうといたで！
やっとかんと悔しい思いするで！